Sprite_csdn的博客

PyTorch概述Torch 的 Python版本，Facebook 开源的神经网络框架，专门针对GPU加速的 DNN 编程。Torch 语言采用LUA，而 TensorFlow 支持Python，因而 PyThorch 被开发出来以提升竞争力。工作流程非常接近 Numpy。优缺点优点：上手容易、代码简洁、发展迅速，现已支持 TPU、API 相对稳定。缺点：没有 Keras API 那样简洁、一些功能比较难以实现。安装AnacondaAnaconda 是一个开源的 Python 发行版本，包

基于 OpenVINO™ 的 AI 视觉应用基础课学习笔记人工智能发展人工智能概述人工智能：让机器的行为看起来就像是人所表现出的智能行为一样。图灵测试：一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答。如果在相当长的时间里，他无法根据这些问题判断对方是人还是计算机，那么就可以认为这个计算机具有同人相当的智力，即这台计算机是能思维的。人工智能（AI Artificial Intelligence）的定义：利用机器模拟人类感知、学习、认知、推理、决策、交互等过程的技术。现阶段：

计算机视觉概述计算机视觉（Computer Vision）生物视觉：从对猫的视觉的研究中发现，视觉是由面向边缘开始的。数字图像数字化的图像：图像中的点坐标、灰度值都是离散化的。数字图像以矩阵的形式存储，以图像中的坐标为矩阵坐标，以灰度值为矩阵元素。灰度图像只有一个通道，读取矩阵的 shape 为[x, y]；RGB图像有三个通道，它的读取矩阵的shape为[x, y, 3]。发展历程应用场景人脸识别、车辆识别、人脸解锁、智能相册等。OpenCV 简介开源计算机视觉库（Open Sou

机器学习与深度学习机器学习机器学习（Machine Learning）：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。是人工智能的一个学科分支。原理赋予机器学习的能力让它完成直接变成无法实现的功能。传统编程：依靠人总结规律，设计算法。机器学习：依靠机器训练得出模型。学习形式分类监督学习：有特征，有标签半监督学习：有特征，部分标签无监督学习：有特征，无标签强化学习：通过反馈的结果不断调整之前的策略监督学习（supervi